東京大学 先端科学技術研究センター 原田・長・黒瀬・椋田研究室
実世界理解，コンテンツ生成や知識発見を目指した 高度な知能システムの実現 実世界知能の 理論的基礎として、 確率統計的手法や 多変量解析手法 などを 用いた 情報数理的な 立場から、 パターン情報処理、 及び 知能情報処理の 原理や 仕組みを 明らかにし、 具体的な 手法や 応用について 研究を 行っています 2024-07-05 弊研究室では現在本学修士及び博士課程学生を対象に卓越RAを募集しています．詳しくはこちらをご覧ください． 2024-07-04 国際会議ECCV'24に論文6本が採択されました 2024-05-09 国際会議ICML'24に論文1本が採択されました 2024-01-30 国際会議ICRA'24に論文2本が採択されました 2024-01-16 国際会議ICLR'24に論文1本が採択されました 2023-12-10 国際会議AAAI'24に論文2本が採択されました
Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions
Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions We present a model that generates natural language descriptions of images and their regions. Our approach leverages datasets of images and their sentence descriptions to learn about the inter-modal correspondences between language and visual data. Our alignment model is based on a novel combination of Convolutional Neural Networks o
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
Images Don’t Lie: Transferring Deep Visual Semantic Features to Large-Scale Multimodal Learning to R
Home / Topics Images Don’t Lie: Transferring Deep Visual Semantic Features to Large-Scale Multimodal Learning to Rank Corey Lynch, ; Kamelia Aryafar*, Etsy Inc.; Josh Attenberg, Etsy Abstract Search is at the heart of modern e-commerce. As a result, the task of ranking search results automatically (learning to rank) is a multibillion dollar machine learning problem. Traditional models optimize ove
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